数值预测训练数据集NumericalPredictionTrainingData-francomele
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 数值预测, 机器学习, 特征工程, 分类变量, 连续变量, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含结构化数值预测任务的训练数据，记录了多个特征变量与目标变量之间的关系，旨在用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用的预测模型训练。
数据维度：数据集包括“id”（样本唯一标识符），10个“cat”开头的分类变量（cat0-cat9），14个“cont”开头的连续变量（cont0-cont13），一个目标变量“target”，以及一个用于交叉验证的“kfold”变量。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据分析和机器学习模型训练。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行基本的预处理，包括缺失值处理和数值缩放等。
该数据集适合用于回归模型的训练和评估，以及特征工程的探索。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习和统计学领域的学术研究，如回归模型性能评估、特征重要性分析、模型解释性研究等。
行业应用：可以为金融、市场营销、风险管理等行业提供数据支持，特别是在客户行为预测、销售额预测、风险评估等方面。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如产品定价、资源分配等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征对目标变量的影响，以及构建和优化预测模型，帮助用户实现精准预测和数据驱动的决策。
